В статье рассматривается применение методов глубокого обучения для автоматической сегментации спутниковых изображений с целью классификации угодий по состоянию зарастания древесно-кустарниковой растительностью. В качестве исходных данных использовались трехканальные спутниковые снимки и размеченные специалистами векторные полигоны, включающие такие классы, как поле, залежь, различные типы растительности, водные и антропогенные объекты.
